製造業務の形態が連続生産、バッチ生産、個別生産のいずれの方式であっても、資産を効果的に監視、管理、保守する方法が常に必要です。IBM® Maximo Application Suiteは、AIとIoTを活用したエンタープライズ設備保全管理（EAM）、資産パフォーマンス管理（APM）による生産の最適化、品質保証の課題を解決し、資産管理システムを変革する外観検査のためのソリューションを、インテリジェントな自動化されたワークフロー、エッジ・コンピューティング、ハイブリッドクラウドの機能を活用するクラウド・ベースの単一プラットフォームで提供します。
天然資源の処理から工業製品の製造まで、IBM Maximo Application Suiteは、ERPやMESなどのビジネス管理システムと統合し、製造業務の信頼性、効率の向上を支援します。30年以上にわたり市場をリードしてきたテクノロジーを基盤に構築されたアプリケーションで、リスクを軽減し、コンプライアンスを維持し、ROIを向上させます。オートメーション、生産ライン、ロボットなどの設備を単一のプラットフォームで一元管理し、保守、検査、修理のワークフローを自動化しながら、初回修理率を改善します。この短いデモでは、製造設備管理プロセスにおける問題の継続的な検出と修正に、Maximoがどのように役立つかをご覧いただけます。
過去データとリアルタイムのデータの分析で資産の正常性を判断し、差し迫った障害を予測し、状態基準の保守とスケジュール設定を自動化します。
運用、保守、財務の各担当者が資産の正常性とパフォーマンスのデータを使用してスケジューリング、交換、新規投資に関するよりスマートな意思決定を行えるようにします。
AIを活用した資産の遠隔監視、予知保全、目視検査をローコードまたはノーコードで既存の運用機能に追加できます。
エネルギー効率を向上させ、工場の二酸化炭素排出量と廃棄物を削減し、従業員にとってより安全な環境を作り出します。
IBM Maximo Visual Inspectionプラットフォームは、Ford社が製造段階の早い時点で車両の欠陥を見つけて修正する上で役立っています。
Downer社とIBMは、オーストラリアの軽量・重量鉄道システムの乗客が安全、確実、快適に、そしてより持続可能な移動を続けられるよう、スマートな予防保守を活用しています。
トヨタは、IBM Maximo HealthとPredictで工場のスマート化とデジタル化を推進し、ダウンタイムと欠陥を最小限に抑えています。
豆腐業界では初となる、割れや欠けのある豆腐をAIにより自動判定し検品する、AIラインピッキングシステムの開発・導入が大きな話題となった事例をご紹介します。